开发AI代理需要一种结构化的方法来处理提示词的更改，超越主观评估，转向以评估驱动的开发。这种方法包括策划测试用例数据集，将每次提示词修改视为一次实验，并采用适当的评估器，例如用于确定性输出的代码检查，或用于主观质量的LLM作为裁判。一个关键方面是积极监控回归，即一个方面的改进可能会降低另一个方面的性能，从而确保代理能力的全面提升。 AI
影响 采用以评估驱动的开发方法来开发AI代理，可以通过系统地跟踪提示词更改的影响，从而构建更强大、更可靠的系统。
排序理由 该条目讨论了开发AI代理的最佳实践，重点关注评估方法，而不是新版本发布或重大的行业事件。
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